奈良先端科学技術大学院大学バイオサイエンス領域・(兼)データ駆動型サイエンス創造センター

分子医学細胞生物学(末次研究室)

研究・教育の概要

細胞膜は細胞の内外を区切り、細胞が生命として成り立つために必要不可欠な構造物です。細胞膜は、細胞の受ける様々な刺激を受容するために重要であると思われます。しかし、その細胞膜とその結合タンパク質のどのような組み合わせが、細胞を形作り、また、刺激に対する応答を可能にしているのか、不明な点が多く残されています。我々の研究室は、増殖と形態的な変化において細胞膜を細胞内シグナリングに接続している膜結合性タンパク質を研究します。細胞膜を構成する脂質分子の性質もまた、膜結合性タンパク質を使って調べられます。さらに細胞の形態を示す画像や、上記タンパク質の局在を示す画像を用いて、細胞の形態変化である細胞の振る舞いの解析を深層学習により行います。

細胞膜の形態を形成するタンパク質と細胞膜の形態に依存した細胞内シグナル伝達、特に細胞のがんとの関連

重要な疾患である癌形成やさまざまな疾患において、細胞の形態変化が伴います。細胞の分化、初期化においても同様です。しかし、脂質膜の結合タンパク質がどのように変化、あるいは活性制御を受け、クラスリン被覆小孔、カベオラ、フィロポディア、ラメリポディア、ポドソームなどの細胞小器官の形成に異常が生じ、このような細胞の形態変化が生じるかについてはほとんどわかっていないと言ってよいと思います。バイオサイエンス、バイオナノ理工コースでは、私たちの見出したBARタンパク質などの膜結合性タンパク質や脂質膜の裏打ちとして広く存在するアクチン細胞骨格による細胞構造構築とその細胞内シグナリングにおける役割を明らかにします。膜結合性タンパク質による膜の形態形成の試験管内での再構成を行い、ついで、再構成により得られた知見と細胞機能の相関を調べます。

深層学習による細胞の形態解析

画像解析技術の進展は、細胞の形態の解析において、新たな可能性を示しています。例えば、細胞の構造の自動認識による細胞の選別や、動画像の解析などによる、細胞の将来の振る舞いの予測などの可能性がひらけます。データサイエンスコースでは、研究室で取得した細胞の形態を形成する上記タンパク質などの細胞画像を用いて、深層学習による新しい知識発見を行います。

キーワード

生化学、細胞生物学、構造生物学、生物物理学、データサイエンス、深層学習、画像解析
細胞運動、浸潤、細胞増殖、がん細胞内輸送、エンドサイトーシス、ラメリポディア、フィロポディア、脂肪酸、脂質膜、BARドメイン、アクチン、細胞骨格、リン脂質、イノシトールリン脂質、細胞外小胞、エクソソーム

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